病毒

收缩率先验的变分推断:R包vir。我们提出了vir,一个具有收缩先验的变分推理的R包。我们的软件包实现了线性和probit回归模型的变分和随机变分算法,这是许多应用分析中常见的第一步。我们回顾了变分推理,并说明了吉布斯采样器的推导如何可以容易地修改,以导出相应的变分或随机变分算法。我们提供的仿真结果表明,至少对于一个正常的线性模型,变分推理可以导致与相应的Gibbs采样器相似的不确定性量化,同时以较低的计算成本估计模型参数。我们的时序实验表明,在这种情况下,我们的算法收敛速度比glmnet中的frequentist LASSO实现更快,同时提供了更好的参数估计和变量选择。因此,我们的软件包可用于快速探索线性模型中的不同预测组合,同时在许多应用场合提供准确的不确定性量化。这个包是在R和RcppEigen中本机实现的,它的好处是绕过了链接外部库以与R有效工作的操作系统特有的开销。

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  1. Suchit Mehrotra,Arnab Maity:收缩先验的变分推断:R包vir(2021)阿尔十四